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51.
程远航 《贵州工业大学学报(自然科学版)》2007,36(1):53-55,59
分析贵州大学车辆配送的问题,给出该问题的数学模型,应用蚁群算法的原理来实现该规划方案,结果表明蚁群算法给出了一个可行、可靠的规划线路. 相似文献
52.
S. Steghaus-Kovâc U. Maschwitz A. B. Attygalle R. T. S. Frighetto N. Frighetto O. Vostrowsky H. J. Bestmann 《Cellular and molecular life sciences : CMLS》1992,48(7):690-694
Behavioral tests carried out with the four stereoisomers of 4-methyl-3-heptanol revealed thatLeptogenys diminuta ants respond specifically only to the (3R, 4S)-isomer. 相似文献
53.
张彝 《西南民族学院学报(自然科学版)》1993,(2)
Applesoft中,直接使用监控指令与机内对话将极大地扩展BASIC的功能。这里就调用键盘缓冲区扫描子程序的方法及其所带来的问题作了进一步探讨,并给出一种较直观的解决方法。 相似文献
54.
55.
ZHOU Tiejun TAN Yihong XING Lining 《武汉大学学报:自然科学英文版》2006,11(5):1104-1108
The traveling salesman problem (TSP) is a classical optimization problem and it is one of a class of NP- Problem. This paper presents a new method named multiagent approach based genetic algorithm and ant colony system to solve the TSP. Three kinds of agents with different function were designed in the multi-agent architecture proposed by this paper. The first kind of agent is ant colony optimization agent and its function is generating the new solution continuously. The second kind of agent is selection agent, crossover agent and mutation agent, their function is optimizing the current solutions group. The third kind of agent is fast local searching agent and its function is optimizing the best solution from the beginning of the trial. At the end of this paper, the experimental results have shown that the proposed hybrid ap proach has good performance with respect to the quality of solution and the speed of computation. 相似文献
56.
针对灰色约束非线性规划问题,设计了一种改进蚁群算法.该算法采用了正反馈机制。在对灰色约束非线性规划问题白化处理后,将罚函数方法引入到目标函数中,同时给出了改进蚁群算法的仿真流程.实例应用表明,将改进后的蚁群算法应用于灰色约束非线性规划问题的求解是可行有效的。 相似文献
57.
58.
59.
信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究 总被引:3,自引:2,他引:3
为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性. 相似文献
60.
提出一种新的蚁群算法(Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA)用以求解车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP)。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面:第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。 相似文献